Stilöverförande parafrasering för textklassificering med consistency training

Text data is easy to retrieve but often expensive to classify, which is why labeled textual data is a resource often lacking in quantity. However, the use of labeled data is crucial in supervised tasks such as text classification, but semi-supervised learning algorithms have shown that the use of unlabeled data during training has the potential to improve model performance, even in comparison to a fully supervised setting. One approach to do semi-supervised learning is consistency training, in which the difference between the prediction distribution of an original unlabeled example and its augmented version is minimized. This thesis explores the performance difference between two techniques for augmenting unlabeled data used for detecting sentiment in movie reviews. The study examines whether the use of augmented data through neural style transfer paraphrasing could achieve comparable or better performance than the use of data augmented through back-translation. Five writing styles were used to generate the augmented datasets: Conversational Speech, Romantic Poetry, Shakespeare, Tweets and Bible. The results show that applying neural style transfer paraphrasing as a data augmentation technique for unlabeled examples in a semi-supervised setting does not improve the performance for sentiment classification with any of the styles used in the study. However, the use of style transferred augmented data in the semi-supervised approach generally performs better than using a model trained in a supervised scenario, where orders of magnitude more labeled data are needed and no augmentation is conducted. The study reveals that the experimented semi-supervised approach is superior to the fully supervised setting but worse than the semi-supervised approach using back-translation. Textdata är lätt att få tag på men dyr att beteckna, vilket är varför annoterad textdata ofta inte finns i stora kvantiteter. Annoterad data är dock av yttersta vikt för övervakad inlärning, exempelvis för textklassificering, men semiövervakade inlärningsalgoritmer har visat att användandet av textdata utan annoteringar har potential att förbättra en inlärningsalgoritms resultat, även i jämförelse med helt övervakade algoritmer. Ett semi-övervakad inlärningsteknik är konsistensträning, där skillnaden mellan inferensen på en oförändrad datapunkt och en förändrar datapunkt minimeras. Denna uppsats utforskar skillnaden i resultat av att använda två olika tekniker för att förändra data som inte är annoterad för att detektera sentiment i filmrecensioner. Studien undersöker huruvida data förändrad via neural stilöverföring kan åstadkomma jämförbara eller bättre resultat i jämförelse med data förändrad genom tillbaka-översättning. Fem olika skrivstilar använda för att generera den förändrade datan: konversationellt tal, romantisk poesi, Shakespeare, Twitter-skrift samt Bibel. Resultaten visar att applicera neural stilöverföring på att förändra ej annoterade exempel för konsistensträning inte förbättrar resultaten i jämförelse med tillbaka-översättning. Semi-övervakad inlärning med stiltransferering presterar dock generellt bättre än en fullt övervakad, jämbördig algoritm som behöver flera magnituder fler annoteringar. Studien visar att den semiövervakade inlärningstekniken är bättre än den fullt övervakade modellen, men sämre än den semi-övervakade tekniken som använder tillbaka-översättning